Caractéristique très observée en e-commerce, afin d’essayer de prédire les achats complémentaires potentiels que pourrait faire l’internaute acheteur d’un site marchand donné. Plusieurs indices statistiques peuvent être utilisés : l’indice de Sørensen, l’indice de Russel-Rao, le KNN (k-nearest neighbor), l’indice de Jaccard… mais la plupart du temps les sites développent leurs propres algorithmes de filtrage collaboratif. Le but est toujours, avec plus ou moins d’exhaustivité dans la prise en compte des différents achats effectués, d’observer la similarité entre les achats de deux acheteurs, afin notamment de pouvoir faire des recommandations croisées. On présume en fait que la similarité constatée peut se reproduire. Entre deux acheteurs A et B, aux achats similaires, le nouvel achat par A pourrait être également réalisé par B, si on portait à sa connaissance l’existence du nouveau produit acheté par A.
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